基于多尺度形态学操作的超声图像增强方法

针对医学超声图像低对比度和强噪声给医疗诊断和图像处理所带来的困难,通过基于多尺度形态学操作的方法实现图像增强和噪声抑制的目的.该方法将传统的图像增强概念延伸到数学形态学多尺度空间中,利用多尺度形态学操作提取图像多尺度特征,并通过改变这些特征的强度实现图像局部对比度增强和噪声抑制.实验证明,该方法对超声图像局部对比度增强和噪声抑制是有效的.     

基于图像处理技术的定向管平行度测量

基于图像处理技术,探讨了一种火箭炮定向管平行度的测量方法,论述了该方法的测量原理和图像预处理过程中的图像增强、二值处理、边缘提取和几何校正等处理方法,给出了定向管平行度误差的计算方法。     

基于数学形态学的抗无人机检测预处理算法

为降低未来信息化作战条件下无人机对防空领域的威胁,对低信噪比图像序列抗无人机检测预处理技术进行了较为系统的研究.首先针对抗无人机检测问题,引入了预处理和数学形态学概念;详细阐述了图像的膨胀、腐蚀、开启运算,并对背景抑制、图像增强等技术进行了建模和仿真验证.结果表明,该方法能有效地从复杂背景中分离出无人机等弱小目标,有利于后续工作.     

基于遗传算法的红外图像增强研究

红外图像侦察是一种重要的航空侦察方式。遗传算法目前已在图像处理领域得到了很好的应用。本文将遗传算法引入红外图像增强,使用红外图像的参数模型将图像增强转化为参数的优化。实验结果表明,该方法是一种有效的图像增强方法。     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

基于分片光滑照度估计的Retinex图像处理框架

Retinex理论是一种图像增强技术,其基本原理是将原图像分解为照度图像和反射图像的乘积.传统的Retinex理论假定照度图像是平滑的,在实际场景中,由于目标的反射特征不同及阴影等的影响,照度图像实际上是分片平滑的,导致反射图像边界附近模糊,产生光晕现象.针对上述问题,提出了一种改进的Retinex理论图像处理框架:采...     

基于MVC/FVI模式的SAR图像融合系统设计

设计模式的使用有助于提高软件开发效率和增强软件的可复用性.在阐述SAR图像融合系统逻辑结构和功能特征的基础上,结合MVC设计模式和FVI设计模式的思想,提出了本SAR图像融合系统的设计模型;最后,针对本系统的图像数据管理和图像数据处理的技术难点给出了解决方案.开发一个具有可扩展性、易维护性和稳定性的SAR图像融合软件平台,对于研究各种融合算法具有重要的现实意义.     

基于改进引导滤波算法的水下图像复原

针对水下图像对比度低,细节模糊,存在颜色偏差的问题,提出一种基于改进引导滤波的水下图像复原算法。将红通道进行反转得到新的水下模型,利用红色暗通道图估计背景光;通过饱和度估计粗透射率图,利用改进的引导滤波算法对透射率图进行细化;对恢复后的图像进行图像增强处理。使用该算法与几种水下图像处理算法对多种水下环境中的图像进行处理,比较视觉效果和UCIQE等评价指标。实验结果表明,算法可以有效复原出清晰图像,校正颜色失真,提高对比度,增强细节,且对人工光源区域也同样适用。     

金字塔渐进融合低照度图像增强网络

针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型。网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合。通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像。结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然。     

一种梯度变换的水下图像对比度增强算法

在水下激光成像系统中,针对海水对光的散射而引起的图像对比度下降的特点提出了一种自适应改变图像梯度来增强水下图像对比度的算法.该算法分三步时图像进行处理:首先利用双边滤波器对图像进行滤波,以消除噪声;其次根据图像的局部灰度强度,对图像梯度进行处理;曩后通过解泊松方程,将处理后的梯度图像还原成灰度图像,实验结果表明:该算法...